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智能臆造化时候正在排斥数据孤岛?
发布日期:2022-05-10 10:57    点击次数:71

在瞬息万变的信息时间,到手从数据中获取有价值信息的企业,将在竞争日益浓烈的商场中保持其独到的竞争力。对于以数据为驱能源的企业来说,可能会对掩饰在海量数据中的业务和客户有着比较全面的融会,同期,这亦然为什么智能臆造化时候远程于于排斥数据孤岛的原因。

数据湖是势在必行吗?

昔日,数据只会变得愈加各类化、动态化和诀别化。许多企业试图辘集他们一齐的数据,并通过将一齐数据抛入一个数据湖中来使其可走访,数据湖不错以其原始神色来保存数据,直到需要进行分析为止。

这种做法或多或少照旧有劝服力的,大部分公司是不错承担得起数据科学家辘集,翻译并分析数据湖中各类类型数据的用度。

对数据即存即取的需求已日趋强烈!

企业间竞相辘集和分析尽可能多的数据,旨在赢得与同业比拟哪怕是很狭窄的竞争上风。传统的数据湖无法处理新出现的数据源和正在创建的新的腹地数据库。

查询必须匹配用户正在使用的特定数据库,因此用户领有的数据库越多,就需要使用更多的查询谈话。紧迫的是,在一个数据湖中集成不同的数据,仍然需要人工处理以使其具备可走访性和可读性,这项工程对于数据工程师和数据科学家来说悲伤常耗时的。

数据湖短缺天真性,在数据驱动的经济中将不再适用

因此,许多企业正在把眼神转向数据臆造化,以优化其分析和BI。BI和数据正集中他们通盘的数据,并使其可从一个方位读取和走访。

并非通盘的数据臆造化都是磋商的。

数据臆造化创建了一个软件臆造化层,该层集成了通盘跨企业的数据。不论数据的神色是什么,或者数据驻留在哪一个筒仓、处事器或云中,数据都会被调养成一种通用的业务谈话,并不错从单个派别走访。

从表面上讲,这赋予了组织一个分享的数据湖,通盘不同的业务单元和业务用户都不错立即走访他们需要的数据。领有快速走访权限,使企业大要为分享方针做出数据驱动的决策。

关联词,许多数据臆造化责罚决议并莫得达到分析的梦想遵守。这有几个要道原因:

1. 专有神色

不少数据臆造化供应商会将所稀有据合而况调养成一种专有神色。固然消失允许将数据集成到单个视图的单个位置,但供应商的专有神色每每将数据简化为最小的专家分母景色。

专家分母景色可能致使某些数据出现偏差,失去特定的功能,甚而在调养的过程中丢失。有些数据还可能条件其原始数据库的陡立文是关联的。因此,用户可能会从弊端的数据中经受信息,并做出此地无银三百两的生意决策。

2. BI器用不兼容

BI器用对于企业来说是一笔金额十分大的投资。大多数企业级公司在不同部门领有几种不同类型的BI器用。举例,一个部门可能使用Tableau,而另一个部门可能使用MicrosoftPowerBI或Excel。

要让大数据分析在企业中充分阐述作用,前提是不管用户可爱使用什么器用,数据都是易于发现,并能被通盘的用户走访。

许多供应商使用的专用数据神色可能无法与公司也曾进入的时候进行互操作。不同的器用使用不同的查询谈话,显露数据的情势也各不磋商。当界说不一致的数据被集成时,分析过程中可能会出当代价惨痛的空幻。

采纳合适的BI器用对于尽量减少业务中断,最大限度地进步用户的分娩力至关紧迫。

3. 查询末端

跟着数据不停增长和时候的快速发展,查询会变得越来越复杂,这对于分析责任负载和处理大限制数据来说并不太梦想。管束的数据源越多,就越需要更多的数据工程来赞助快速、交互式的查询。

漫衍式集中迁移无数数据并不适用于交互式查询。它给企业基础结构带来了不可估量和不可接管的压力,而简便的数据缓存对于动态查询环境和现在的数据大小来说是不够的。

当将BI和AI责任负载添加到搀和责任负载中时,性能会赶紧下落,从而促使最终用户寻找其他班师走访数据的旅途,这就使数据臆造化莫得利好可言。

除了这些膨胀弱势除外,传统的臆造化家具在责罚分析用例方面弘扬的也很差好汉意。

膨胀大型且复杂的数据处事需要对细节有真切了解:关连数据的统计、所波及的数据库、分享资源的负载、数据使用者的用例和意图、安全性按捺等。

臆造化责罚决议需要为用户提供其数据的业务举座视图,包括档次结构、度量、维度、属性和时辰序列。

数据臆造化应该提供什么?

大多数数据臆造化责罚决议的发展规律与今天的数据集和数据科学履行不同,仍然依赖于传统的数据协调方法和简便的缓存时候。关联词,还有更多的下一代智能数据臆造化专为现在复杂且对时辰敏锐的BI需求而假想。

要是你的数据臆造化责罚决议莫得提供以下功能,那就证明它不够智能。

1. 自主数据工程

人类永恒不可能是无缺的;运道的是,狡计机不错。

鉴于当代数据体绑缚构的复杂性,人类濒临这一问题根底是就无法可想,至少不成以现在保持竞争力所需的速率进走运算。这便是数据臆造化责罚决议需要提供自主的数据工程的原因。

自主数据工程不错字据无数的集中和狡计末端自动忖度出优化末端,而这是人脑无法达到的。机器学习(ML)是用来剖判公司的所稀有据并搜检它是若何被查询并集成到通盘组织的通盘效户正在构建的数据模子中的。

自动化数据工程可尽可能圣洁无数的资金和资源,同期开释数据工程师来推行对组织更有价值的更复杂的任务。

2. 加快结构

智能数据臆造化还不错自动竣事将数据放入特定的数据库,从而达到最好的性能。

有许多类型的数据和不同的神色比较适合这些数据。

智能数据臆造化不错基于生成最好性能的位置自动决定将数据放在哪个平台上。不同的数据平台具有不同的上风。举例,要是用户的数据模子和查询正在处理时辰序列数据,那么智能数据臆造化将在数据库中放手一个针对时辰序列数据进行优化的加快结构。从而自动获悉哪个数据库具有哪些上风,然后加以欺骗,不同数据库类型的可变性都能将其回荡为上风。

加快度结构可圣洁无数云运营资本。字据用户正在使用的平台,可能会对数据库的存储大小、启动的查询数目、查询中正在迁移的数据、问题中的行数、查询的复杂性或其他变量收取用度。

举例,使用GoogleBigQuery,需要支付的金额与数据库的大小以及查询的复杂进度成正比。

当用户自动使用加快结构进行性能和资本优化时,只对在加快团员中使用的查询数据收取用度,而不是对通盘数据库的大小。

3. 自动数据建模

下一代数据臆造化不仅提供对数据的调养和走访,智能数据臆造化还不错自动获悉每个数据平台的功能和局限性。它会自动识别哪些信息是可用的,以及如安在缔造模子时将其与其他数据消失和集成。

智能数据臆造化不错对用于创建旧版报表的数据模子和查询进行逆向运作,因此用户不错不息使用磋商的报表,而无须再行构建数据模子或查询。举例,要是用户在旧系统中创建了一个TPS敷陈,则仍然不错大要在新系统中检索到它。

有些查询可能是在旧数据基础上启动的,但它们仍然不错在新系统上启动,而无需任何重写。

4. 赞助自助处事

连年来,IT的许多方面变得“专家化”了--也便是说,时候的朝上(尤其是云狡计)使它们变得“专家化”。使得那些莫得宽泛时候基础的新手人也不错使用这些时候。固然分析和生意智能也曾落伍于民主化趋势,然则BI器用现在越来越适合普通专家使用。

BI的使用开辟了一种新的“自助处事”分析文化的发展,在这种文化中,业务用户不错使用我方可爱的BI器用班师走访和分析数据,而无须依赖数据工程师或数据分析人员。

自助分析正赶紧成为企业中优化大数据分析的必要技能。

举例,假定销售部门保存关连于前一年的开销的数据,但但愿使用对于多个界限的客户步履模式的数据来进行补充。或者,营销部门需要发起一场基于账户的营销动作,假想是那些被以为最有可能更换供应商的公司。

通过自助处事分析,销售或营销部门的业务用户不错走访这些数据,并使用稳妥的器用调用这些数据。自助分析被使用,而不是依赖于测验有素的数据工程师来为BI器用获取数据,以及数据科学家来建模和估量。

借助自助处事动态,组织中的每个部门都不错将我方的劝诫和专科学问应用于BI,从而竣事全新的便利性。

智能数据臆造化提供了一个业务逻辑层,它内容上将所稀有据调养为一种专家业务谈话,这种谈话既与源无关,也与器用无关。有了逻辑层,就意味着业务用户不错使用他们可爱的任何BI器用,且无须屈从于BI软件的单一程序。

不论用户使用什么器用或使用些许器用,所稀有据都是可走访的,而况通盘查询都将复返一致的谜底。程序和逻辑的证明使企业具备分享数据智能和自助处事文化的才略,而这种文化在现在数据驱动的业务环境中变得越来越必要。

5. 安全保险

在追求数据用户化的过程中,不论便利性和资本效益若何,都不成葬送安全性和合规性。

家喻户晓,臆造化层会带来安全风险。然则,使用下一代智能数据臆造化,数据将秉承了所稀有据库的安全和治理策略。透明的管束过程意味着用户的权限和策略保持不变。

通过追踪数据的起源和用户身份,将通盘现存的安全和隐痛信息保存到各个用户。

即使在使用具有不同的安全策略的多个数据库时,这些策略也不错被无缝地消失,而况自动应用于全局安全和折服左券。在采纳智能数据臆造化之后,不需要采纳其他法子来确保安全性和折服性。

数据臆造化必须跟着其他IT部门的发展而发展

对企业而言,领有效户化的数据和领有可读、可走访和可靠的数据相似紧迫,但现如今,不少公司都陷于海量数据的泥淖。越来越多的漫衍式模子以动态和各类化的神色和用例添加到数据中。要是用户无法快速找到并分析所需数据,并服气它们的准确性和最新性,BI质地就会下落,从而导致基于数据的决策不够梦想。

因此,数据臆造化需要不停发展以支吾这些新的挑战和复杂性,这么它才调确切地用于大数据分析。

要是数据臆造化责罚决议不成提供自主的数据工程,加快结构,如自动数据建模,自助处事分析,就存在问题了。用户需要无黄雀伺蝉的安全性和折服性,或者是平台谈话的多维语义层。要是莫得这些进程,那么数据臆造化责罚决议就一定不够智能。